XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标点
比较狗的立体定向脑活检技术
这项研究的目的是将先前描述的立体定向脑活检（SBB）技术，三维头骨轮廓指南（3D-SCG）和Brainsight进行神经量化，与Brainsight的新颖SBB技术相结合，与A 3D Print the Headframe（BS3D-HF）相结合，以改善工作集。这是一种前瞻性方法，与五个不同品种和大小的犬尸体进行了比较。在具有基准标记的尸体上进行了初始螺旋CT。每种方法随机选择了十个不同的目标点。设计和打印了BS3D-HF的头部。轨迹。Steinmann Pins（SP）放入目标点，然后重复CT（CT后）。精度。对于3D-SCG，中值偏差为2.48 mm（0.64–4.04）。有神经元行动，中值偏差为3.28毫米（1.04–4.64）。对于BS3D-HF，中值偏差为14.8毫米（8.87–22.1）。 3D-SCG和中位偏差的神经元行径之间没有显着差异（p = 0.42）。 将BS3D-HF与3D-SCG进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。 此外，当将BS3D-HF与神经元动态进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。 我们的发现得出的结论是，对于SBB，3D-SCG和神经元驱动都是准确的，但是BS3D-HF不是。对于BS3D-HF，中值偏差为14.8毫米（8.87–22.1）。3D-SCG和中位偏差的神经元行径之间没有显着差异（p = 0.42）。将BS3D-HF与3D-SCG进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。此外，当将BS3D-HF与神经元动态进行比较时，中位偏差存在显着差异（P <0.0001）。我们的发现得出的结论是，对于SBB，3D-SCG和神经元驱动都是准确的，但是BS3D-HF不是。尽管可行，但是当前的BS3D-HF技术需要进一步的细化，然后才建议将其用于狗的SBB。
四轮手机的纯追求控制器策略...
在本文中使用了纯追求算法（PPA）来解释四个轮子的汽车如何移动。MATLAB环境具有广泛的模拟功能，可以准确地代表复杂的机器人行为。是这些部署的是对机器人操作动力学的扩展分析。在MATLAB/SIMULINK框架中，从不同算法获得的航路点定义了机器人轨迹。一个里程表传感器有助于本地化机器人，从而在其位置上提供了准确的实时信息。在批判性地评估了几个性能指数之后，很清楚该控制算法的工作状况如何，因为它将机器人从初始状态顺利移动到其目标，几乎完全没有振荡。模拟的发现确认，如果选择了适当的lookahead距离，那么机器人可以有效地跟踪航路点并沿着轨迹保持最佳路径，直到终于到达目标点
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
![arxiv：2209.06751V2 [Physics.Soc-PH] 2024年2月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7b0dbe3008a0938a9547235619eb021117cd571d.webp)
arxiv：2209.06751V2 [Physics.Soc-PH] 2024年2月23日
设计和优化城市运输网络的结构是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种受最佳运输理论和规模经济原则启发的方法，该方法在输入中很少使用信息来生成与公共交通网络相似的结构。与标准方法相反，它不假定任何初始的骨干网络基础架构，而是只使用少数原点和目标点直接从连续空间中提取它。分析了一组城市火车，电车和地铁网络，在模拟和真实基础设施之间的几个研究案例中，我们发现了一个值得注意的相似程度。通过调整一个参数，我们的方法可以模拟一系列不同的地铁，电车和火车网络范围，这些网络可进一步用于建议对相关运输属性的可能改进。我们算法的输出自然提供了两个网络之间相似性的原则定量度量，可用于自动选择相似模拟网络的选择。
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
倾转旋翼机接近飞机的路径规划模型...
摘要 建立了倾转旋翼机接近航空母舰的路径规划模型，模型中考虑了倾转旋翼机的特点、着舰任务和航母所处环境。首先，给出了倾转旋翼机在各飞行模式下的运动方程和机动性能，给出了控制变量和飞行包线的约束条件。将倾转旋翼机返航分为3个阶段，对应倾转旋翼机的3种飞行模式，并设定了各阶段的约束条件和目标。考虑到倾转旋翼机的飞行安全性，将航母所处环境描述为可飞空间和禁飞区，并考虑运动航母所引起的湍流和风场的影响设定了禁飞区。将路径规划问题转化为在控制变量和状态变量约束下的优化问题。根据所建模型的特点，结合“逐步”和“一次性”路径搜索策略，设计了一种基于鸽派优化（PIO）的路径规划算法。仿真结果表明，倾转旋翼机能够以合理的着陆路径到达目标点。并通过对不同算法的比较，验证了PIO算法能够解决该在线路径规划问题。
多...
抽象无人的地表车辆（USV）如今已在各种应用中用于安全，检查和交付等。在动态和复杂的环境中运行有效地需要一个最佳的路径计划，其中应考虑多个因素。在本文中，USV的多目标路径计划问题的旨在最大程度地减少行驶距离，并以轨迹平滑度和能量效率并行最大化。用矛盾的术语解决了这个多目标路径计划问题，流行的蚂蚁菌落优化（ACO）算法通过拟议中的模糊帕累托框架增强了。特别是ACO通过找到优化每个单个目标的帕累托解决方案来解决问题。然后通过Mamdani模糊推理系统评估这些解决方案，以识别最佳的推理。该解决方案的排名基于DefuzzifieD值。基于Saronic Gulf拓扑的模拟区域进行了案例研究。结果表明，取决于操作的需求和操作区域的条件（从初始点到目标点的障碍，电流和距离的数量），每个目标都会以不同的方式影响路径质量。
高效路径规划和边缘动态避障，确保 USV 安全航行
摘要 — 无人水面舰艇 (USV) 凭借其自主性优势被广泛应用于各个领域，而路径规划是实现自主性的关键技术。然而，单独使用全局路径规划无法避开移动障碍物，而单独使用局部路径规划可能陷入局部极小值而无法到达目标。因此，本文提出了动态目标人工势场 (DTAPF) 方法，以跟随 A* 算法生成的全局路径的动态点作为人工势场 (APF) 的目标点。此外，为了提高传统集中式路径规划方法的 USV 导航响应时间和安全性，我们提出了用于全局路径规划的边缘计算架构和偏移制导方法以避开移动障碍物并符合碰撞规则 (CORLEG)。实验结果表明，采用本文提出的方法，无人艇在存在移动障碍物的环境中能够以较高的概率（约99.4%）到达目标，与传统APF算法相比，在平均路径长度和平均航行时间几乎没有增加的情况下，碰撞概率降低了71%，且计算时延远低于本地计算，也低于云计算。
研究动态避免方法的研究...
摘要 - 回应与全球路径计划和动态机器人避免动态环境相关的迫切挑战，我们引入了一种混合路径计划方法，该方法可以通过优化的动态窗口方法协同结合增强的A*算法。在精制的A*算法中，一种自适应的启发式搜索功能，全面考虑了曼哈顿的距离和欧几里得距离，旨在提高搜索效率；其次，提出了一种冗余的消除方法来删除冗余路径节点并执行路径修剪，然后使用最小快照来平滑和优化修剪的路径。解决与随机障碍和避免动态障碍物相关的挑战，本研究中描述的融合算法结合了通过增强A*算法的全球路径节点，作为本地目标点，同时还采用了优化的局限性窗口方法来进行局限性路径计划。实验结果表明，与常规A*算法相比，平均而言，改进的A*算法可以将路径长度降低17.2％，并将搜索节点的数量减少62.3％。集成和优化动态窗口方法后，它可以实现随机的避免障碍物和动态避免。
迈向自动消防无人机：在线计划者...
抽象无人机技术正在迅速发展，并且在培养操作过程中代表了显着的好处。本文提出了一种新型的方法，用于无人驾驶汽车（无人机）的自主装修任务。提议的无人机框架由一个本地规划师模块组成，该模块发现了无障碍物的路径，可以将车辆引导到目标区域。检测到目标点后，无人机计划采用最佳轨迹，以进行灭火球的精确弹道发射，从而利用其运动学。生成的轨迹最小化了整体遍历时间和最终状态误差，同时尊重无人机动态限制。在模拟和实际测试中都评估了所提出的系统的性能，并具有随机定位的障碍物和目标位置。该拟议框架已在国际无人飞机系统会议（ICUAS）的2022年无人机竞争中采用，在该竞赛中，它在模拟和实际情况下，在越来越多的困难越来越多的困难中成功完成了任务，从而在整体上获得了第三名。本文的视频附件可在网站上https://www.youtube.com/watch?v=_hdxx2xxkvq。